上一篇文章我们讲到了,join页面前端和后端建立了websocket连接,在建立连接的同时我们需要做其他几件事,首先启动一个检测心跳的服务,然后需要启动一个管理消息广播的服务。为了理解这个文章的主要内容,我先画了个图,方面大家了解接下来要干什么。
这个库正向它的名字一样,简单易用,是基于redis-rs库封装的,不过目前使用下来仅支持单个的redis连接,稍微有点遗憾,不过这个库本身还是较好用的。
在Go语言中 sync.Cond 代表条件变量,但它需要配置锁才能有用. var m Mutex c := NewCond(&m) 或 c := sync.NewCond(&sync.RWMutex{}) 之类. 它有三个函数: wait/signal/broadcast 望文知义,和Windows下的InitializeConditionVariable与WaitForSingleObject()之类, 及Linux下的pthread_cond_t等作用差不多. 弄了两个例子: /* 条件变量
Envoy是istio的核心组件之一,以sidecar的方式与服务运行在一起,对服务的流量进行拦截转发。 具有路由,流量控制等等强大特性。 本文以istio1.1所对应的Envoy版本进行源码流程分析。
今天这篇文章基本上属于之前上学学习 c 语言的回顾了,要实现一个简单的聊天功能,其实还是需要话费一些代价的,这里面还是涉及到比较多的知识的。比如:
Dubbo 报错 2020-05-25 17:39:41.965 WARN 19812 --- [NettyServerWorker-6-1] o.a.d.r.t.AbstractServer 205 : [DUBBO] All clients has disconnected from 0.0.0.0/0.0.0.0:53541. You can graceful shutdown now., dubbo version: , current host: 10.20.3
尝试往redis写数据的时候,报不能获取连接异常,跟踪了半天代码,发现连接的是127.0.0.1,而不是配置的192.168.1.8,这就奇怪了,继续跟踪代码发现是往redis服务器获取的返回的集群实例列表,真是坑!
测试命令: .\redis-benchmark.exe -n 100 测试结果: ====== PING_INLINE ====== 100 requests completed in 0.00 seconds 50 parallel clients 3 bytes payload keep alive: 1 64.00% <= 1 milliseconds 100.00% <= 1 milliseconds 50000.00 requests per second ====== P
指定主机,端口,请求数,并发数测试 [root@h102 src]# ./redis-benchmark -h localhost -p 6379 -n 100000 -c 20 ====== PING_INLINE ====== 100000 requests completed in 1.61 seconds 20 parallel clients 3 bytes payload keep alive: 1 99.86% <= 1 milliseconds 100.00% <= 2 m
网上都说jedis实例是非线程安全的,常常通过JedisPool连接池去管理实例,在多线程情况下让每个线程有自己独立的jedis实例,但都没有具体说明为啥jedis实例时非线程安全的,下面详细看一下非线程安全主要从哪个角度来看。
本文作者:carlosfu 原文链接:https://yq.aliyun.com/articles/236384 摘要: Jedis虽然使用起来比较简单,但是如果不能根据使用场景设置合理的参数(例如连接池参数),不合理的使用一些功能(例如Lua和事务)也会产生很多问题,本文对这些问题逐个说明。 一.无法从连接池获取到Jedis连接 1.异常堆栈 (1) 连接池参数blockWhenExhausted = true(默认) 如果连接池没有可用Jedis连接,会等待maxWaitMillis(毫秒),依然没有获
我在最近的一个任务中,存在一个redis高并发计算多个客户端接收预警信息的时长问题。
模型是首先模拟多个客户端连接预警服务器集群,然后向预警服务集群发送告警信息。随后预警服务集群将会向客户端推送告警信息。
上面代码启动了500个线程,它们公用一个redis连接池。该池子上限被设置为300个。每个线程内部会查询1000000次,以维持程序运行,让我们可以观察到中间连接数变化。 使用下面的脚本进行编译
例如以下运行效果,启动了服务器端后,启动了3次客户端,3个客户端分别发送消息,效果如下:
Redis 只有在处理「客户端请求」时,是单线程的;整个 Redis server 不是单线程的,还有后台线程在辅助处理任务。
Jedis的使用 什么是Jedis? 一款Java操作redis数据库的工具 使用步骤 1.下载redis所需的java包 2.使用步骤 import org.junit.Test; public class Jedis { @Test public void test1(){ //获取连接 //如果使用空参构造,默认值 "localhost",6379端口 redis.clients.jedis.Jedis jedis = new redi
关于 watch 存在于几个数据结构当中,基本上在 redisServer、redisCient 和 redisDb 当中,它们大致的关系如下:
在获取组织网络的提升权限后,接下来你想要做什么?我想大多数的答案应该是,获取有价值的数据!如今市面上已有许许多多的工具和方法,可以帮助我们在渗透测试期间提升权限,以及查找有价值的数据。在本文中我想讨论Leprechaun,一款用于协助后渗透利用的新工具 。为什么选择Leprechaun?在我的许多渗透测试任务中,想要获取至少某种级别的提升权限通常只是一个时间
1. 前言 上一篇文章《你的Redis集群撑得住吗?》讲了应用增加pod时,有一个应用最大连接数计算公式为:maxTotal * pod数 < Redis cluster的最大连接数(单个分片的max
====== LPUSH ====== 100000 requests completed in1.70 seconds 50 parallel clients 3 bytes payload keep alive: 198.50% <= 1 milliseconds 99.95% <= 2 milliseconds 100.00% <= 2 milliseconds 58754.41 requests per second ====== LPOP ====== 100000 requests completed in1.80 seconds 50 parallel clients 3 bytes payload keep alive: 197.38% <= 1 milliseconds 99.85% <= 2 milliseconds 100.00% <= 3 milliseconds 100.00% <= 3 milliseconds 55617.35 requests per second ====== SADD ====== 100000 requests completed in1.81 seconds 50 parallel clients 3 bytes payload keep alive: 196.70% <= 1 milliseconds 99.97% <= 2 milliseconds 100.00% <= 2 milliseconds 55126.79 requests per second ====== SPOP ====== 100000 requests completed in1.83 seconds 50 parallel clients 3 bytes payload keep alive: 196.79% <= 1 milliseconds 99.88% <= 2 milliseconds 100.00% <= 3 milliseconds 100.00% <= 3 milliseconds 54704.60 requests per second ====== LPUSH (needed to benchmark LRANGE) ====== 100000 requests completed in1.77 seconds 50 parallel clients 3 bytes payload keep alive: 197.71% <= 1 milliseconds 99.69% <= 2 milliseconds 99.76% <= 3 milliseconds 99.90% <= 4 milliseconds 99.90% <= 5 milliseconds 99.94% <= 6 milliseconds 99.96% <= 7 milliseconds 100.00% <= 7 milliseconds 56369.79 requests per second ====== LRANGE_100 (first 100 elements) ====== 100000 requests completed in3.17 seconds 50 parallel clients 3 bytes payload keep alive: 186.79% <= 1 milliseconds 99.58% <= 2 milliseconds 100.00% <= 2 milliseconds 31555.70 requests per second ====== LRANGE_300 (first 300 elements) ====== 100000 requests completed in7.53 seconds 50 parallel clients 3 bytes payload keep alive: 10.00% <= 1 milliseconds 76.90% <= 2 milliseconds 98.08% <= 3 milliseconds 99.79% <= 4 milliseconds 99.93% <= 5 milliseconds 99.96% <= 6 milliseconds 100.00% <= 7 milliseconds 100.00% <= 7 milliseconds 13276.69 requests per second ====== LRANGE_500 (first 450 elements) ====== 100000 requests completed in10.67 seconds 50 paral
修改kafka的配置文件server.properties,按照自己的IP和主机名称修改下面的配置并且打开
ASP.NET Core SignalR 是一个开放源代码库,可用于简化向应用添加实时 Web 功能。 实时 Web 功能使服务器端代码能够将内容推送到客户端。
通过网上查找分析,原因是:Redis默认只允许本地连接,不允许其他机器连接,需要进行如下修改:
之前介绍过Nginx通过cookie做灰度发布,通过判断cookie,将不同的请求根据需求分流到不同的后端,如图
最近工作中使用到了消息中间件,另外一个组的同事经过评估选择了Redis stream作为最终选择。我自己写的性能测试框架自然也需要接入这套消息系统。所以我也抓紧学习起来。
Subversion working copies are sometimes accessed using several different clients, e.g. TortoiseSVN, AnkhSVN, and the svn command line client. Because the working copy format has changed with this release, 1.8 clients cannot access an earlier working copy without first upgrading it. Pre-1.8 clients cannot access 1.8 working copies at all and there is no downgrade option.
1996 International Workshop on Structural Control 会议上提议组建欧洲、亚洲、和美国3个有关SHM的研究小组,并由 Chen倡导建立Benchmark结构,以便进行各种技术的直接比较.
2. 首先你要找到出问题的reids,可以使用redis-cli链接redis地址
默认情况下命令若是执行时间超过10ms就会被记录到日志,slowlog只会记录其命令执行的时间,不包含io往返操作,也不记录单由网络延迟引起的响应慢。如果想修改慢命令的标准可以使用下面的命令
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张鹏义,腾讯云数据库高级工程师,曾参与华为Taurus分布式数据研发及腾讯CynosDB for pg研发工作,现从事腾讯云Redis数据库研发工作。
事务并发破坏了事务的隔离性,根据破坏的程度分为四大隔离级别,每种级别对于写都是需要加写锁并在事务提交后释放,区别在于读的可见性不一样。
注:这个文章主要是作者一直在研究nginx作为http server和反向代理服务器时候所谓最大的max_clients和 worker_connections的计算公式,
首先看一下思维导图 入门可以参看我上篇文章Redis 30分钟快速入门 本文主要内容 1: 联接远程redis服务器 2: 使用MyProperties池化联接 3: 使用Reso
搭建redis集群,搭建具体过程如下 http://blog.csdn.net/lucky_ly/article/details/78703102 启动redis集群。
作者介绍 张鹏义,腾讯云数据库高级工程师,曾参与华为Taurus分布式数据研发及腾讯CynosDB for PG研发工作,现从事腾讯云Redis数据库研发工作。 我们在使用Redis时,总会碰到一些redis-server端CPU及内存占用比较高的问题。下面以几个实际案例为例,来讨论一下在使用Redis时容易忽视的几种情形。 一、短连接导致CPU高 某用户反映QPS不高,从监控看CPU确实偏高。既然QPS不高,那么redis-server自身很可能在做某些清理工作或者用户在执行复杂度较高的命令,经排查无
上次Redis MQ分布式改造之后,编排的容器稳定运行一个多月,昨天突然收到ETL端同事通知,没有采集到解析日志。
开发时 , 在 Java 中引入 redis.clients.jedis.Jedis 即可调用相关 API ;
本文讨论了redis中一种频繁出现的错误及相应的解决方案。作者通过分析错误日志,发现是jedis连接池中连接超时的问题。为了解决此问题,作者采用了池化的概念,并设置了JedisPoolConfig中的timeout参数。通过这种方法,可以避免频繁出现连接超时的问题,保证程序的稳定运行。
//创建集群节点集合 Set nodes=new HashSet<>(); nodes.add(new HostAndPort("192.168.193.129", 7001)); nodes.add(new HostAndPort("192.168.193.129", 7002)); nodes.add(new HostAndPort("192.168.193.129", 7003)); nodes.add(new HostAndPort("192.168.193.129", 7004)); nodes.add(new HostAndPort("192.168.193.129", 7005)); nodes.add(new HostAndPort("192.168.193.129", 7006)); //创建集群对象 JedisCluster cluster=new JedisCluster(nodes); cluster.set("cluster1", "Hello World!"); System.out.println(cluster.get("cluster1")); cluster.close();
jedis针对redis sentinel给出了一个JedisSentinelPool,jedis给出了很多的构造方法,其中比较全的是下面这个,注意:这个连接池争对的连接还是主节点:
本文描述问题及解决方法同样适用于 腾讯云 Elasticsearch Service(ES)。
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Apache Kafka是一个分布式数据流处理平台,可以实时发布、订阅、存储和处理数据流。Kafka Connect是一种用于在kafka和其他系统之间可扩展、可靠的流式传输数据的工具。攻击者可以利用基于SASLJAAS 配置和SASL 协议的任意Kafka客户端,对Kafka Connect worker 创建或修改连接器时,通过构造特殊的配置,进行JNDI 注入来实现远程代码执行。
今天的主题是在 Linux 上实现一个群聊功能,支持群聊,指定人私聊,群主禁言,踢出群聊的功能,实际上要实现这个功能,如果你阅读过我前两天我写一篇 Linux原始系统api实现两个终端实时聊天 ,那么,在以上的基础上其实就是追加一下 两个功能即可,及群主禁言,和将谁踢出群聊的功能,因为群聊的基本功能我们实现了,而且私信的逻辑我们也实现了,ps,文本的代码在此。
springcloud-openfeign-core-2.1.1.release.
skywalking-6.6.0/oap-server/server-core/src/main/java/org/apache/skywalking/oap/server/core/remote/client/RemoteClientManager.java
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